انتشار الإشاعات على فوق-الرسوم البيانية

لماذا تهم محادثات المجموعات للإشاعات

يوميًا، تتدافع ملايين الرسائل عبر محادثات المجموعات على تطبيقات مثل واتساب وتيليغرام. رابط واحد أو لقطة شاشة يمكن أن تقفز من مجموعة إلى أخرى، وتتحول بسرعة إلى إشاعة تشكّل آراء الناس حول السياسة أو الصحة أو الأحداث اليومية. ومع ذلك، فإن معظم النماذج العلمية لانتشار المعلومات لا تزال تتعامل مع التواصل على أنه يحدث بين زوجين—شخص يتحدث إلى آخر—بدلًا من حدوثه في مجموعات. يطرح هذا المقال سؤالًا: ما الذي يتغير عندما نأخذ المجموعات على محمل الجد، وكيف يغيّر ذلك فهمنا لكيفية اشتعال الإشاعات أو انطفائها؟

من الروابط البسيطة إلى شبكات المجموعات المعقدة

في منصات المراسلة، لا يتكلم الناس فقط بشكل فردي—بل يتكلمون في العديد من المجموعات المتداخلة. لالتقاط هذا، يستخدم المؤلفون هيكلًا رياضيًا يُدعى فوق-الرسم البياني (hypergraph)، حيث يمكن أن يربط «حافة» واحدة العديد من الأشخاص في آن واحد، ممثلةً مجموعة دردشة. في نموذجهم، يمكن أن يكون كل شخص في واحدة من ثلاث حالات: غير مدرك للإشاعة، ناشر نشط لها، أو سمع بها لكنه لم يعد يعيد نشرها. تنتشر الإشاعة داخل مجموعة فقط عندما يكون عدد كافٍ من الأعضاء قد بدأوا بنشرها، معبرةً عن الضغط الاجتماعي الذي يتراكم عندما يكرر العديد من المعارف نفس القصة. عند تلك النقطة، يمكن لكل من كان غير مدرك في المجموعة أن يصبح فجأة ناشرًا، محاكيًا اندفاعات النشاط الواقعية في الدردشات الشائعة.

كيف تنفد زخم الإشاعات

الإشاعات لا تنتشر إلى الأبد. في نهاية المطاف يفقد الناس الاهتمام أو يقررون أن «الجميع يعرف بالفعل»، ويتوقفون عن إعادة توجيه الرسائل. الجدة الأساسية في هذا العمل هي كيفية معالجته لذلك التباطؤ. بدلًا من افتراض أن الناس يتوقفون عشوائيًا عن النشر، يسمح المؤلفون بحدوث ذلك من خلال تشبع قائم على المجموعات. بمجرد أن ينتمي الشخص إلى عدد كافٍ من المجموعات التي دارت فيها الإشاعة على نطاق واسع، يصبح «مكفهرًا» لا يعيد نشرها. هذا القاعدة البسيطة تؤدي إلى نوعين مختلفين جدًا من تلاشي الإشاعات. في بعض الحالات، يتراجع عدد الناشرين النشطين بسرعة بطريقة أسية، شبيهة بالعديد من نماذج الأوبئة القياسية. في حالات أخرى، يكون الانحدار أبطأ بكثير ويتبع قانون قدرة (power law)، ما يعني أن انهيارات الإشاعات النادرة ولكن طويلة الأمد تصبح ممكنة.

نقاط التحول الحرجة في انهيارات الإشاعات

من خلال تشغيل محاكيات حاسوبية واسعة، يرسم الباحثون خريطة متى تتلاشى الإشاعات، ومتى تنفجر، وكيف تقترب من نقاط التحول بين هذه السلوكيات. يوضحون أن التوازن بين سهولة اشتعال المجموعات (عتبة الانتشار) وسرعة تشبع الناس (عتبة التوقف) يحدد أي نمط يظهر. ومن المثير للاهتمام أنه عبر طيف واسع من بنى الشبكات—من مجموعات متجانسة إلى أخرى متباينة بشدة بها الكثير من الدردشات الصغيرة وقنوات قليلة ضخمة—الانتقالات التي يلاحظونها مستمرة. لا يوجد قفزة مفاجئة من «قليل جدًا من الإشاعات» إلى «الجميع يعرف»، بل تحول سلس حيث تنمو انهيارات الإشاعات تدريجيًا وتصبح أكثر استمرارًا بالقرب من النقطة الحرجة.

مطابقة النظرية مع بيانات تيليغرام الحقيقية

لاختبار ما إذا كان نموذجهم التجريدي يلتقط السلوك الحقيقي، يلجأ المؤلفون إلى مجموعة بيانات كبيرة من القنوات العامة على تيليغرام تحتوي على مئات الملايين من الرسائل. يبنون شبكة قائمة على المجموعات حيث ينتمي المستخدمون إلى قناة واحدة أو أكثر، ثم يتتبعون انهيارات الرسائل التي تشترك في نفس رابط الويب، معتبرين كل رابط كإشاعة مميزة. لكل انهيار يقيسون كم يدوم انتشار الإشاعة وعدد مرات إعادة توجيهها. عندما يحاكون نموذجهم مباشرة على هذه شبكة تيليغرام، يجدون أن إحصاءات الانهيارات المحاكية—حجمها ومدة بقائها—تطابق البيانات الحقيقية أفضل عندما يكون النظام مضبوطًا بالقرب من النقطة الحرجة. نتائج مماثلة من مجموعة بيانات اتصالات عبر البريد الإلكتروني تعزز هذه الصورة.

ما معنى هذا للمعلومات على الإنترنت

بشكل مجمل، توحي الدراسة بأن انتشار الإشاعات في أنظمة المجموعات الحقيقية على الإنترنت يميل إلى العمل قرب نقطة توازن دقيقة: الإشاعات ليست دائمًا متفجرة بلا ضابط، ولا دائمًا تنطفئ بسرعة، بل تقع بالقرب من نظام حرِج حيث تتعايش الانهيارات الصغيرة والكبيرة. من خلال نمذجة محادثات المجموعات صراحة بدلًا من الروابط الفردية فقط، وربط انقراض الإشاعة بدرجة تشبع مجموعات الشخص، يقدم المؤلفون إطارًا أكثر واقعية لفهم المحتوى الفيروسي في تطبيقات المراسلة. بالنسبة لصانعي السياسات ومصممي المنصات، يوحي هذا العمل بأن تغييرات صغيرة في كيفية تشكيل المجموعات أو تداخلها أو إعادة توجيهها للرسائل يمكن أن تدفع ديناميكيات الإشاعات بعيدًا عن هذا الحافة الحرجة وتساعد في كبح انتشار المعلومات المضللة دون الحاجة إلى مراقبة كل رسالة فردية.

الاستشهاد: Oliveira, K.A., Traversa, P., Ferraz de Arruda, G. et al. Rumor propagation on hypergraphs. Nat Commun 17, 3253 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-70096-w

الكلمات المفتاحية: انتشار الإشاعات, مجموعات وسائل التواصل الاجتماعي, شبكات فوق-الرسوم البيانية, انهيارات المعلومات, النقدية